• acoustic survey;
  • autonomous recording unit;
  • monitoring;
  • point count;
  • sound recording

ABSTRACT There is growing interest in the potential use of autonomous recording units (ARUs) to obtain point-count bird survey data in the absence of human observers. To determine possible reasons for differences in the point-count performances of humans and ARUs and to better understand the possible limitations of ARUs, we compared the results of point-counts conducted by human observers with those conducted using ARUs. Human observers and ARUs recorded birds at 56 point-count stations in three different habitats (green mixed-conifer forest, burned mixed-conifer forest, and mixed riparian cottonwood bottomland). Combined, human observers and ARUs generated a total of 858 detections of 86 different species. We found that 9.7% of detections were recorded by ARUs only, 40.9% by human observers only, and 49.4% by both ARUs and humans. The mean number of species detections per point was significantly greater for human observers (13.8) than for ARUs (9.1), and did not differ significantly among habitat types. Birds not detected using ARU recordings included those with songs or calls too distant to be recorded (52.7%), those detected by human observers using only visual cues (14.8%), and those too difficult to identify from recordings (10.3%) or simply overlooked (8.8%). About two-thirds (68.7%) of birds detected using ARUs, but missed by human observers in the field, were simply overlooked in the field; most of the rest were the result of misidentification in the lab. The failure of ARUs to record a large proportion of the detections recorded by human observers, combined with problems with detecting or identifying sounds in the lab and the extra time and cost associated with use of ARUs, suggest that they would not provide a cost-effective means of gathering data for traditional point-count surveys.


Existe un crecimiento en el interés del uso de Unidades de Grabación Autónomas (UGA’s) para obtener datos de conteo por punto en la ausencia de observadores humanos. Para determinar las posibles razones de las diferencias en el rendimiento de conteos por punto de humanos y de UGA's y para proveer información sobre las posibles limitaciones de UGA’s, comparamos los resultados de conteos por punto realizados por observadores humanos con los resultados de conteos por punto usando UGA’s. Los observadores humanos y las UGA's registraron aves en 56 puntos de conteo ubicados en tres hábitats diferentes (bosque verde de coníferos mixto, bosque quemado de coníferos mixto, y vegetación ribereño mixto). Los observadores humanos y las UGA's en combinación generaron un total de 858 detecciones de 86 especies diferentes. Encontramos que 9.7% de las detecciones fueron grabados solo por UGA’s, 40.9% solo por los observadores y 49.4% por las UGA's y los humanos. El número promedio de especies detectados por punto fue significativamente mayor para los observadores humanos (13.8) que para UGA's (9.1), sin una diferencia significativa entre los tipos de hábitat. Las aves que no fueron detectadas usando las grabaciones de UGA's incluyeron las con cantos demasiados distantes para ser grabados (52.7%), las que fueron detectadas por observadores humanos mediante la observación visual (14.8%), las que fueron muy difíciles para identificar usando las grabaciones (10.3%), o las cuales simplemente no fueron detectadas (8.8%). Aproximadamente dos tercios (68.7%) de las aves detectadas usando UGA’s, pero que no fueron detectadas por los observadores humanos en el campo, simplemente no fueron registrados por los humanos en el campo; la mayoría del resto de las aves que no fueron registradas por los humanos fueron resultado de una mala identificación en el laboratorio. La inhabilidad de las UGA's de grabar una gran proporción de las detecciones registradas por los observadores humanos, en combinación con los problemas de detectar o identificar los sonidos en el laboratorio y el tiempo extra y costo asociados con el uso de UGA's sugiere que no proveerían una manera económicamente efectiva de colectar datos para los muestreos tradicionales de conteo por punto.